Question

我正在创建一个简单的聊天机器人。我想从用户响应中获取信息。示例场景：

Bot : Hi, what is your name?
User: My name is Edwin.

我希望从句子中提取出名字Edwin。但是，用户可以采用不同的方式进行响应，例如

User: Edwin is my name.
User: I am Edwin.
User: Edwin.

我试图依赖单词之间的依赖关系，但结果并不好。

我有什么技巧可以用来解决这个问题？

Answer 1

首先，我认为完整的名称检测确实非常重要。如果您希望机器人能够在99％的情况下检测到名称，那么您就可以完成一些工作。而且我认为名称检测只是你计划的开始......

这就是说，这是我想到的第一个想法：

从语法上讲，名字是名词。因此，如果可以对句子进行语法分析，则可以找到名称的一些候选人。
名字应该以一个上限开头，虽然在聊天中这很可能不会得到尊重，所以它可能没什么用处......但是，如果有人发现一个以限额开头的单词，很可能成为某人的名字（虽然它可能是一个地方的名字......）。
你在介绍自己时可以合理地想到的模式并不多，所以你可以“硬编码”它们，当然对写字错误有点容忍。
如果您希望获得实际名称，可以使用包含大量名称的数据库，但可以使用夏威夷语或中文名称。尽管如此，在欧洲名称的情况下，这似乎是一个可行的解决方案。

但是，我不是AI专家，我期待看到其他提案。

Answer 2

我建议使用NER：

Answer 3

有很多替代品，只有2＆＃39;模型＆＃39;：

基于NLP培训;使用HTTP进行集成/交付：
基于模式匹配;使用解释器（需要本机实现或来自其他实现的桥接）
- Rivescript - 提供Python解释器
- ChatScript - 需要一个C ++ bridge / interop
- AIML - 提供Python解释器

这不是当前选项的广泛列表。

Answer 4

如果您考虑“我的名字不重要”，“我的名字很长”等等，检测姓名会很复杂。

以下是Self中的公共域脚本，它试图解析一个名称，你可能能够将它改编为python，它也会做一些疯狂的事情，比如查找维基词典上的单词，看看它们是否被归类为名称，